TR73

  • Schrift vergrößern
  • Standard-Schriftgröße
  • Schriftgröße verkleinern


C3 - Parameter und Formoptimierung



Parameter und Formoptimierung in der finiten Elastoplastizität

Projektstatus: laufend

Letztes Update: 24.01.2017



Mitglieder


Inhalt des Teilprojekts sind Methoden und Anwendungen der Parameter- und Formoptimierung in der finiten Elastoplastizität mit Fokus auf die Blechmassivumformung (BMU). Hierbei stellen sowohl die Identifizierung der Materialparameter als auch die Bestimmung der optimalen Werkstückgestalt nichtlineare inverse Optimierungsprobleme dar. In den Phasen 1 und 2 wurde die Charakterisierung der Stähle DC04 und DP600 an einer zweiachsigen Zug-Druck-Prüfmaschine realisiert sowie Verfahren für die inverse Parameteridentifikation erarbeitet. Gleichzeitig wurden effiziente und stabile Algorithmen entwickelt, um die optimale initiale Werkstückgeometrie zu einer definierten Zielgeometrie eines umgeformten Werkstückes zu berechnen. Eine Validierung erfolgte hierbei durch reale Umformversuche. Aufbauend auf diesen Ergebnissen sind die Untersuchungen von Parameterstreuungen und die Anpassung der Formfindung auf komplexere Funktionsbauteile in einer ganzheitlichen Betrachtung des Fertigungsprozesses die Hauptaspekte der weiterführenden Arbeit.
Hierfür müssen zunächst die bisher vernachlässigten Unsicherheiten aus den Experimenten (z.B. Kraftsensorik, Blechdickenschwankungen, Messung des Deformationsfeldes) und die Einflüsse auf die Simulation analysiert und die resultierenden Schwankungen der identifizierten Materialparameter quantifiziert werden. Die zugehörigen Verteilungen finden anschließend in den mehrstufigen Prozessen der BMU Anwendung, um den Einfluss der Parameterschwankungen auf die Prozesssimulation zu untersuchen. Als zentrale Erkenntnis ergibt sich dadurch zum einen die Auswirkung verschiedener Einflussgrößen, wie z. B. Messunsicherheiten auf die inverse Identifikation und somit eine Aussage über die Robustheit der Charakterisierung. Zum anderen zeigt sich hierbei der Einfluss der Materialparameterverteilungen auf die BMU, wodurch Aussagen über die notwendige Qualität der Parameteridentifizierung getroffen werden können.
Ein wichtiges Einsatzgebiet der inversen Formfindung ist die optimale Auslegung von Tailored Blanks. Um die entwickelte Methodik auf das gesamte Prozessportfolio des SFB/Transregio 73 anwenden zu können, werden die Algorithmen zum einen auf Netzverfeinerung zur Abbildung von Nebenformelemente und zum anderen auf mehrstufige Umformprozesse mit Vorverfestigung angepasst. Das Optimierungsverfahren ist bereits über Subroutinen als Blackbox mit beliebiger FE-Software koppelbar und somit universell nutzbar. Zur Steigerung der Anwendungsmöglichkeiten im gesamten Produktentwicklungszyklus sind aber noch Fertigungsrestriktionen und Prozessgrenzen in die Formfindungsmethodik zu integrieren. Um auch streuende Einflussgrößen zu berücksichtigen, werden zudem Methoden zur robusten Formoptimierung implementiert und getestet.


Beitrag

 

ZieleMethoden

 

Arbeitsprogramm


Arbeitskreise


Veröffentlichungen

    2018

    • Caspari, M.; Landkammer, P.; Steinmann, P.: A non-invasive node-based form finding approach with discretization-independent target configuration5(2018)1, Advanced Modeling and Simulation in Engineering Sciences, S. 11
    • Härtel, M.; Pfeiffer, S.; Schmaltz, S.; Söhngen, B.; Kulawinski, D.; Willner, K.; Henkel, S.; Biermann, H.; Wagner, M.F.-X.: On the identification of an effective cross section for a cruciform specimen. In: Strain, 54(2018)1, John Wiley & Sons Ltd, veröffentlicht
    • Caspari, M.; Landkammer, P.; Steinmann, P.: Illustration of an improved non-invasive form finding algorithm. In: AIP Conference Proceedings (Hrsg.): 21st International ESAFORM Conference on Material Forming, ESAFORM 2018; Palermo, 1960(2018)110003, Parlermo, Italy, veröffentlicht

    2017

    • Landkammer, P.; Söhngen, B.; Steinmann, P.; Willner, K.: On gradient-based optimization strategies for inverse problems in metal forming. In: Menzel, A. (Hrsg.): GAMM-Mitteilungen - Themenheft: Computational Manufacturing, 40(2017), S. 27-56
    • Landkammer, P.; Caspari, M.; Steinmann, P.: Improvements on a non-invasive, parameter-free approach to inverse form finding. In: Computational Mechanics, (2017), S. 1-15
    • Caspari, M.; Landkammer, P.; Steinmann, P.: Shape optimization with application to inverse form finding and the use of mesh adaptivity. In: 7th GACM Colloquium on Computational Mechanics, (2017), veröffentlicht
    • Caspari, M.; Landkammer, P.; Steinmann, P.: Inverse from finding with h-adaptivity and an application to a notch stamping process. In: Computational Plasticity XIV on Fundamentals and Applications, (2017), Barcelona, Spain, veröffentlicht
    • Söhngen, B.; Willner, K.: Identification of nonlinear kinematic hardening parameters for sheet metal from biaxial loading tests. In: Oñate E., Owen D.R.J. , Peric D. , Chiumenti M. (Hrsg.): XIV International Conference on Computational Plasticity (COMPLAS 2017), (2017), S. 373-384

    Vorträge

      2018

      • 25.04.2018: Caspari, M.: Illustration of an improved non-invasive form finding algorithm, Palermo, Sizilien
      • 24.07.2018: Caspari, M.: Node-Based Form Finding with Shape-Dependent Target Definition, New York

      2017

      • 05.09.2017: Caspari, M.: Inverse from finding with h-adaptivity and an application to a notch stamping process, Barcelona, Spain
      • 13.10.2017: Caspari, M.: Shape optimization with application to inverse form finding and the use of mesh adaptivity, Stuttgart